Esquema de Capacitación: Inteligencia Artificial para la Gestión Pública Territorial en Colombia
- Datos Generales
Nombre del Programa: «Inteligencia Artificial para la Gobernanza Territorial: Transformación Digital e Innovación en las Entidades Públicas».
Población Objetivo: Funcionarios públicos de entidades territoriales (Gobernaciones, Alcaldías, Secretarías de Planeación, Hacienda, Salud, Educación, ICT, etc.), tomadores de decisiones, directivos y profesionales técnicos.
Duración Estimada: 60 horas (Dividido en módulos básicos y avanzados, adaptable a la disponibilidad).
Modalidad: Preferiblemente híbrida (Virtual para sesiones teóricas, presencial para talleres prácticos).
Nivel: Introductorio a Intermedio-Avanzado (con rutas de especialización).
Entidad Ejecutora: Grupo nación visible
- Fundamentación
La Inteligencia Artificial (IA) representa una disrupción tecnológica con el potencial de transformar radicalmente la administración pública, haciéndola más predictiva, eficiente, personalizada y transparente. El sector público territorial en Colombia, responsable de la prestación directa de servicios esenciales, debe apropiar estas tecnologías para optimizar recursos, mejorar la toma de decisiones basada en datos y diseñar políticas públicas más efectivas. Esta capacitación busca cerrar la brecha de conocimiento y fomentar la adopción responsable y ética de la IA, alineándose con la Política Nacional de Transformación Digital e Inteligencia Artificial (Conpes 3975 de 2019).
- Objetivos
Objetivo General:
Capacitar a los funcionarios del sector público territorial en los fundamentos, aplicaciones y estrategias de implementación de la Inteligencia Artificial, para fomentar la innovación en la gestión pública, mejorar la calidad de los servicios y crear valor público.
Objetivos Específicos:
- Comprender los conceptos básicos de IA, sus diferentes tipos (Machine Learning, Procesamiento de Lenguaje Natural, etc.) y su ecosistema.
- Identificar casos de uso concretos y aplicables de IA en las diferentes áreas de la gestión territorial (hacienda, salud, educación, planeación, movilidad).
- Analizar el marco normativo colombiano, los estándares de ética, gobernanza y protección de datos aplicables a los proyectos de IA en el Estado.
- Desarrollar las capacidades técnicas mínimas para diseñar, gestionar y evaluar un proyecto piloto de IA en su entidad.
- Crear un plan de acción inicial para la incorporación de la IA en los planes de desarrollo y de gobierno digital territorial.
- Metodología
Aprendizaje Basado en Retos (ABR): La capacitación se articulará alrededor de problemas reales de las entidades territoriales.
Enfoque «Demystify & Apply»: Desmitificar la tecnología y enfocarse en su aplicación práctica y su valor público.
Talleres Prácticos: Uso de herramientas de bajo código y plataformas de datos abiertos para experimentar con algoritmos.
Estudios de Caso: Análisis de experiencias exitosas y fallidas de implementación de IA en gobiernos a nivel mundial y nacional.
Panel de Expertos: Sesiones con especialistas del MinTIC, DNP, y sector académico/privado.
- Estructura de Contenidos (Módulos)
MÓDULO 1: FUNDAMENTOS DE IA Y SU ECOSISTEMA PARA EL ESTADO
(Duración: 15 horas)
Unidad 1.1: ¿Qué es (y qué no es) la Inteligencia Artificial? Historia y conceptos clave (Datos, Algoritmos, Modelos).
Unidad 1.2: Tipos de IA: Machine Learning, Deep Learning, Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP), Visión por Computador.
Unidad 1.3: El Ecosistema de la IA en Colombia: Política Nacional (CONPES 3975), actores clave (MinTIC, MinCiencias, DNP) y fuentes de financiación.
Unidad 1.4: La importancia de los Datos: Introducción a los Datos Abiertos Gubernamentales y la Estrategia de GovTech.
MÓDULO 2: APLICACIONES PRÁCTICAS DE IA EN LA GESTIÓN TERRITORIAL
(Duración: 20 horas)
Unidad 2.1: IA para la Hacienda y las Finanzas Públicas:
Predicción de morosidad fiscal (impuestos prediales, industria y comercio).
Detección de patrones de fraude en contratación y compras públicas.
Optimización de la gestión de cartera.
Unidad 2.2: IA para la Planeación y el Ordenamiento Territorial:
Análisis de imágenes satelitales para detectar cambios de uso de suelo y urbanismos ilegales.
Modelado predictivo para la localización óptima de equipamientos públicos (colegios, hospitales).
Simulaciones para la planificación de redes de transporte y movilidad.
Unidad 2.3: IA para los Servicios Sociales (Salud y Educación):
Sistemas de triaje y diagnóstico de soporte en salud pública.
Análisis de sentimiento en redes sociales para medir percepción ciudadana sobre servicios.
Plataformas de aprendizaje personalizado para cerrar brechas educativas.
Unidad 2.4: IA para la Seguridad y la Convivencia:
Análisis predictivo del delito («policía predictiva»).
Monitoreo inteligente de cámaras de videovigilancia.
MÓDULO 3: IMPLEMENTACIÓN, GOBERNANZA Y ÉTICA
(Duración: 15 horas)
Unidad 3.1: Ruta de Implementación de un Proyecto de IA:
Identificación del problema y viabilidad.
Adquisición y preparación de datos (calidad, sesgos).
Selección de algoritmos y proveedores (¿construir, comprar o aliarse?).
Fases de un piloto: Prueba de Concepto (PoC) a Producción.
Unidad 3.2: Marco de Gobernanza y Ética:
Principios de IA ética y responsable (transparencia, equidad, no maleficencia).
Guía de ética para IA en el Estado colombiano.
Gestión de riesgos: sesgos algorítmicos, privacidad y protección de datos (Ley 1581 de 2012).
Transparencia y rendición de cuentas de los sistemas automatizados.
Unidad 3.3: Aspectos Técnico-Administrativos:
Cláusulas tipo para la contratación de soluciones de IA.
Gestión del talento humano: roles necesarios (científico de datos, ingeniero de ML).
MÓDULO 4: TALLER PRÁCTICO – DISEÑO DE UN PILOTO DE IA
(Duración: 10 horas)
Actividad Central: Los participantes, agrupados por entidad o área de interés, desarrollarán un «Canvas de Proyecto de IA» para un desafío concreto de su territorio.
Entregables:
- Definición del problema y los objetivos de valor público.
- Identificación de las fuentes de datos disponibles (internas y externas).
- Selección de la técnica de IA a utilizar.
- Esbozo del plan de implementación y gobernanza.
- Presentación final y retroalimentación por pares y expertos.
- Recursos y Herramientas
Plataformas: Uso de entornos de desarrollo como Google Colab o herramientas de análisis de datos como Orange (de bajo código).
Datos: Conjuntos de datos abiertos de Colombia (datos.gov.co) y datos territoriales anonimizados.
Material: Guías, plantillas (Canvas de Proyecto, matriz de riesgos éticos) y bibliografía especializada.
- Evaluación y Seguimiento
Evaluación Continua: Participación en talleres y foros.
Evaluación Final: Presentación y calidad del «Canvas de Proyecto de IA» desarrollado en el Módulo 4.
Seguimiento Post-Capacitación:
Creación de una Comunidad de Práctica (red virtual) para el intercambio de experiencias.
Convocatoria a una «ronda de financiación» simbólica o real para los mejores proyectos piloto presentados.
Mentorías especializadas para los proyectos más viables.
- Alianzas Estratégicas Clave
MinTIC (Viceministerio de Transformación Digital): Liderazgo político y rectoría.
ESAP: Capacidades pedagógicas y llegada al territorio.
DNP: Articulación con la planeación nacional y los ODS.
Universidades Regionales: Expertos técnico y científico.
Empresas del Sector TI/IA: Casos de éxito y tecnologías.
Conclusión
Este esquema de capacitación no busca convertir a los funcionarios en científicos de datos, sino en «gestores públicos inteligentes» capaces de liderar la transformación digital de sus territorios. Al entender el potencial, las limitaciones y los riesgos de la IA, estarán equipados para impulsar una administración más ágil, anticipatoria y centrada en el ciudadano, cumpliendo con los mandatos de modernización del Estado y mejorando la calidad de vida en las regiones de Colombia.